本研究探讨了神经语音识别模型Wav2Vec2如何感知同化声音及其语言知识的补偿机制。实验结果表明，模型在最后层次将同化声音转变为基本形式，并依赖最少的语音环境线索。这些发现有助于理解神经自动语音识别模型与人类语音处理的相似性和差异性。

本研究评估了自监督学习模型Wav2Vec2.0和GPT-2的脑预测性能，发现它们能准确预测听觉皮层中的语音响应，并且它们的脑预测之间存在显著的相关性。